Classificação de padrões através de um comitê de máquinas aprimorado por aprendizagem por reforço /

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Resumo: A aprendizagem por reforço é uma técnica de aprendizado de máquina que, embora já tenha encontrado uma grande quantidade de aplicações, talvez ainda não tenha alcançado seu pleno potencial. Uma das possibilidades que não foi devidamente testada até hoje foi a utilização da aprendizagem por r...

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Detalhes bibliográficos
Principais autores:	Lima, Naiyan Hari Cândido., Melo, Jorge Dantas de, Dória Neto, Adrião Duarte., Universidade Federal do Rio Grande do Norte.
Formato:	Dissertação
Publicado em:
Assuntos:	Aprendizado de máquina - Dissertação. Sistemas inteligentes - Classificação de padrões - Máquinas de comitê - Máquinas de vetor de suporte - Aprendizagem por reforço - Machine learning. Classification standards. Learning by strengthening.
Endereço do item:	https://repositorio.ufrn.br/jspui/bitstream/123456789/15449/1/NaiyanHCL_DISSERT.pdf
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spelling	oai:localhost:123456789-1249182022-11-30T23:24:16Z Classificação de padrões através de um comitê de máquinas aprimorado por aprendizagem por reforço / Lima, Naiyan Hari Cândido. Melo, Jorge Dantas de Dória Neto, Adrião Duarte. Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Aprendizado de máquina - Dissertação. Sistemas inteligentes - Dissertação. Classificação de padrões - Dissertação. Máquinas de comitê - Dissertação. Máquinas de vetor de suporte - Dissertação. Aprendizagem por reforço - Dissertação. Machine learning. Classification standards. Learning by strengthening. Resumo: A aprendizagem por reforço é uma técnica de aprendizado de máquina que, embora já tenha encontrado uma grande quantidade de aplicações, talvez ainda não tenha alcançado seu pleno potencial. Uma das possibilidades que não foi devidamente testada até hoje foi a utilização da aprendizagem por reforço em conjunto com outros métodos para a solução de problemas de classificação de padrões. É bem documentada na literatura a problemática que ensembles de máquinas de vetor de suporte encontram em termos de capacidade de generalização. Algoritmos como Adaboost não lidam apropriadamente com os desequilíbrios que podem surgir nessas situações. Várias alternativas já foram propostas, com margens variadas de sucesso. Esta dissertação apresenta uma nova abordagem para a construção de comitês de máquinas de vetor de suporte. O algoritmo apresentado combina o algoritmo Adaboost com uma camada de aprendizagem por reforço, para ajustar parâmetros do comitê evitando que desequilíbrios nos classificadores componentes do comitê prejudiquem o desempenho de generalização da hipótese final. Foram efetuadas comparações de comitês com e sem essa camada adicional de aprendizagem por reforço, testando conjuntos de dados benchmarks amplamente conhecidos na área de classificação de padrões.#$&Abstract: Reinforcement learning is a machine learning technique that, although finding a large number of applications, maybe is yet to reach its full potential. One of the inadequately tested possibilities is the use of reinforcement learning in combination with other methods for the solution of pattern classification problems. It is well documented in the literature the problems that support vector machine ensembles face in terms of generalization capacity. Algorithms such as Adaboost do not deal appropriately with the imbalances that arise in those situations. Several alternatives have been proposed, with varying degrees of success. This dissertation presents a new approach to building committees of support vector machines. The presented algorithm combines Adaboost algorithm with a layer of reinforcement learning to adjust committee parameters in order to avoid that imbalances on the committee components affect the generalization performance of the final hypothesis. Comparisons were made with ensembles using and not using the reinforcement learning layer, testing benchmark data sets widely known in area of pattern classification. 2 2022-10-06T06:23:26Z 2022-10-06T06:23:26Z 2012. Dissertação 004.85 L732c DISSERT 190022 https://repositorio.ufrn.br/jspui/bitstream/123456789/15449/1/NaiyanHCL_DISSERT.pdf https://repositorio.ufrn.br/jspui/bitstream/123456789/15449/1/NaiyanHCL_DISSERT.pdf
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description	Resumo: A aprendizagem por reforço é uma técnica de aprendizado de máquina que, embora já tenha encontrado uma grande quantidade de aplicações, talvez ainda não tenha alcançado seu pleno potencial. Uma das possibilidades que não foi devidamente testada até hoje foi a utilização da aprendizagem por reforço em conjunto com outros métodos para a solução de problemas de classificação de padrões. É bem documentada na literatura a problemática que ensembles de máquinas de vetor de suporte encontram em termos de capacidade de generalização. Algoritmos como Adaboost não lidam apropriadamente com os desequilíbrios que podem surgir nessas situações. Várias alternativas já foram propostas, com margens variadas de sucesso. Esta dissertação apresenta uma nova abordagem para a construção de comitês de máquinas de vetor de suporte. O algoritmo apresentado combina o algoritmo Adaboost com uma camada de aprendizagem por reforço, para ajustar parâmetros do comitê evitando que desequilíbrios nos classificadores componentes do comitê prejudiquem o desempenho de generalização da hipótese final. Foram efetuadas comparações de comitês com e sem essa camada adicional de aprendizagem por reforço, testando conjuntos de dados benchmarks amplamente conhecidos na área de classificação de padrões.#$&Abstract: Reinforcement learning is a machine learning technique that, although finding a large number of applications, maybe is yet to reach its full potential. One of the inadequately tested possibilities is the use of reinforcement learning in combination with other methods for the solution of pattern classification problems. It is well documented in the literature the problems that support vector machine ensembles face in terms of generalization capacity. Algorithms such as Adaboost do not deal appropriately with the imbalances that arise in those situations. Several alternatives have been proposed, with varying degrees of success. This dissertation presents a new approach to building committees of support vector machines. The presented algorithm combines Adaboost algorithm with a layer of reinforcement learning to adjust committee parameters in order to avoid that imbalances on the committee components affect the generalization performance of the final hypothesis. Comparisons were made with ensembles using and not using the reinforcement learning layer, testing benchmark data sets widely known in area of pattern classification.
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